Задачи
•Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды
•Строить модели машинного обучения и улучшать качество прогноза
•Заниматься аналитикой и проверкой гипотез
•Развивать инструменты для проведения A/B-тестов
•Писать код и проводить проверку кода
•Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов
Требования
•Знать Python
•Знать классические алгоритмы и структуры данных
•Знать теоретические и практические методы машинного обучения
•Знать SQL и быть знакомым со стеком Hadoop
•Иметь опыт работы с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, PostgreSQL и Airflow
•Иметь опыт вывода разработанных решений в продуктивную среду
•Будет плюсом: Scala, Java, опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов
Условия
•Официальное оформление
•Ежеквартальные премии по результатам работы
•Офис у станции метро «Добрынинская», бизнес-центр «Оазис»
•Гибкий график с началом работы в 8:00, 9:00 или 10:00; график 5/2 с 9:00 до 18:15, по пятницам — до 17:00
